驾驶员眼睛开闭状态计算机图像识别技术开发
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 目录 | 第4-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第6-7页 |
| ·研究现状 | 第7-10页 |
| ·国外研究现状 | 第7-9页 |
| ·国内研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文的研究内容与技术路线 | 第10-11页 |
| ·人眼识别 | 第10-11页 |
| ·人眼跟踪 | 第11页 |
| ·本文的结构 | 第11-13页 |
| 第二章 系统框架 | 第13-17页 |
| ·系统的基本结构 | 第13-14页 |
| ·硬件结构 | 第14-15页 |
| ·软件结构 | 第15-16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 第三章 图像采集模块设计 | 第17-24页 |
| ·红眼效应原理 | 第17-18页 |
| ·图像采集可控红外光源设计 | 第18-21页 |
| ·LED驱动方案设计 | 第18-19页 |
| ·限流电阻的选择 | 第19-20页 |
| ·固态继电器的选择 | 第20-21页 |
| ·CCD摄像头 | 第21-22页 |
| ·DSP控制板 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第四章 眼睛定位及图像处理模块 | 第24-34页 |
| ·人眼定位算法概述 | 第24-27页 |
| ·基于学习的方法 | 第24-25页 |
| ·基于模板匹配的方法 | 第25页 |
| ·基于特征的方法 | 第25-27页 |
| ·红外差分帧定位人眼步骤 | 第27-32页 |
| ·同步可控光源下的图像采集 | 第27页 |
| ·视频序列的差分处理 | 第27-28页 |
| ·平滑滤波处理 | 第28-30页 |
| ·图像二值化处理 | 第30-31页 |
| ·眼睛区域提取 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第五章 眼睛状态识别与跟踪 | 第34-43页 |
| ·眼睛状态识别方法 | 第34-36页 |
| ·基于特征分析的眼睛状态识别 | 第34-35页 |
| ·基于模式分类的眼睛状态识别 | 第35-36页 |
| ·模板匹配算法原理 | 第36-39页 |
| ·人眼跟踪 | 第39-42页 |
| ·眨眼频率的计算 | 第42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第六章 软硬件系统设计及实现 | 第43-53页 |
| ·系统硬件平台 | 第43-47页 |
| ·图像采集和输入模块 | 第43-44页 |
| ·图像存储模块 | 第44-45页 |
| ·图像处理模块 | 第45-46页 |
| ·视频显示模块 | 第46-47页 |
| ·系统软件开发平台 | 第47-49页 |
| ·软件开发流程 | 第47-48页 |
| ·CCS调试平台 | 第48-49页 |
| ·基于DM642的眼睛识别系统的实现 | 第49-52页 |
| ·模块函数设计与实现 | 第49-51页 |
| ·测试结果与分析 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第七章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·工作总结 | 第53页 |
| ·未来工作 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
